今日では、美しいグラフはもはや大きなショーではなく、プレショーであると推定されており、私たちは毎日、2500万バイトに達するデータの量を作成します(これはあなたがNetflixを見るために一生を費やすのに十分です)。 Power BI および Tableau などのこれらのツールは、データが素晴らしいように見えるようにする能力を持っており、機械学習をミックスに加えるときに起こることは、ビジュアルが素晴らしいように見えること以外の何かをしなければならないということです - ビジュアルは予測が重要である理由を正当化し、ユーザーの信頼を得なければなりません。 さらに、組織の70%以上が、AIとMLの統合を妨げる大きな障害として、分析に不十分な信頼を抱いていると報告している。 ML駆動型ダッシュボードはこれらの一般的な未来予測器ではありませんが、彼らは明確にアドバイスし、販売が来月までに成長するべき理由を説明し、その声明に基づいて収益化するためにどのような具体的な活動をとるべきかを説明する具体的なアドバイザーです。 最終的な目標は、複雑なアルゴリズムの動きを、バランスのとれた意思決定と実践的なビジネス結果を動機づけるオープンブックストーリーに変えることであり、影響を受けないレポートだけではない。 The ML predictions must also not be put in the form of isolated numbers. In Power BI or Tableau, matching the forecast with background, historical trends, benchmarks of the relevant sphere, along with relevant KPIs, will give the user an idea of the significance of the estimates. To strike an example, a sales forecast is much more convincing when related to the annual cycles, the past campaign influences, and the market climate in a unified visual flow. Integrate Predictive Outputs with Contextual Storytelling: : Another feature that can help build trust is explainability that is integrated into the user experience in dashboards. This may contain feature significance graphs, model confidence bands, and scenario-based what-if analysis planes. Varying use of SHAP value summaries in Tableau to customize Power BI visuals facilitates the visualization presentation of XAI into overall BI tools so that non-technical users can identify the rationale behind the model outputs. Apply Explainable AI (XAI) Principles : There is a growing consumption of desktop, mobile, and embedded analytics experiences by users. The design uniformity (the same color schemes, symbolic signs, interaction patterns) allows for keeping the trust and familiarity. What that implies is that the ML insights need to be just as interpretable when looked at through a CEO's iPad dashboard as when looked at through a review tab of a sales manager or through a field engineer on his mobile app. Design for Cross-Platform Consistency : Dashboards should enable human-in-the-loop interaction, where ML suggestions are supplemented with expert commentary. For instance, an HR attrition model in Power BI can present both its prediction scores and an HR analyst’s qualitative assessment. This blend reduces “black box” skepticism by showing that AI augments rather than replaces human judgment. Blend Human Expertise with ML Recommendations Instead of having fixed images, interactive drill-downs enable the readers to drill down to find out the reasons behind the predictions. In Tableau, a forecasted spike can be clicked and might provide the background variables, comparisons against related historical events, and even connections to follow-on datasets. This dynamic changes the meaning of dashboards from a passive consumption context to an active decision-making context. Make Interactivity the Gateway to Deeper Insight: 結論 問題はアルゴリズムが働くことではなく、むしろ働くことであるが、本当の問題は、人々がそれを信じ、それを使用することを望むようにすることである。 Power BIとTableauの注目を集めるスペースエイジの見た目と、MLのGeekier-than-everの予測とを組み合わせ、説明性、一貫性、そしてストーリーストーリーを少し追加すると、あなたは「mehs」とは対照的に「must-haves」にダッシュボードを変換します。 最も強力なMLベースのダッシュボードは、単に綺麗なグラフではなく、人々がノックし、微笑み、そして「OK...今私はそれを得る」と言わせるデータ体験の種類です。 それは、予測力がもはやボードルームのブズフレーズになるのではなく、あなたを家賃を支払ったり収集したりする立場に置くことのできるものになります。
